AI 에이전트 스웜 실험: 클로드 코드 서브에이전트 10개로 도시와 웹사이트 만들기

핵심 메시지

• 앤트로픽이 클로드 코드에 추가한 서브에이전트 기능으로 에이전트 10개를 병렬로 돌려 공동 작업을 시켰다. 주 에이전트가 지휘자 역할을 하고 각 서브에이전트는 작업을 마치면 요약을 보고한다.
• 공유 이미지 파일 하나에 도시를 그리게 한 첫 실험은 어수선하게 끝났다. 초기 이미지가 다섯 번쯤 덮어써졌고, 결과물에는 사람들이 픽셀 하나씩 그리던 r/place 실험에서 나타난 질서 같은 것이 보이지 않았다.
• 서브에이전트끼리는 직접 대화할 수 없고 공유 텍스트 파일로만 소통하는데, 제작자는 이전 실험에서 에이전트들이 서로를 환각으로 몰고 간 경험을 들어 오히려 이 제약이 나을 수도 있다고 본다.
• 두 번째 실험인 정적 웹사이트 만들기는 각 에이전트에게 자기 폴더를 주고 결과물을 중앙 허브 페이지에만 연결하게 하자 훨씬 잘 굴러갔다. 작업이 서로 겹치지 않는 구조가 성공의 조건이었다.
• 제작자의 결론은 스웜이 단일 에이전트가 못 하던 일을 갑자기 해내는 전환점은 아니라는 것이다. 시간은 절약되지만 통제하지 않으면 나쁜 결과물을 훨씬 빠르게 대량 생산한다.

쉽게 이해하기

이 영상은 가상 머신 안에 AI 에이전트 열 개를 동시에 풀어놓고 복잡한 이미지와 실제로 접속해 볼 수 있는 웹사이트를 만들게 한 실험 기록이다. 배경은 앤트로픽이 클로드 코드에 조용히 추가한 실험적 업데이트로, 새 모델과 함께 서브에이전트 기능이 들어왔다. 에이전트 하나만으로도 코드를 쓰고 실행해 파이썬으로 도형과 패턴을 그려 이미지를 만들고, 만든 이미지 파일을 다시 보고 코드를 고치는 반복이 가능하다.

서브에이전트는 여기서 한 걸음 더 나간다. 주 에이전트가 여러 개의 자기 복제본을 띄워 병렬로 하위 작업을 시키고, 각 서브에이전트는 일을 마치면 요약을 보고한다. 주 에이전트는 지휘자에 가깝고, 작업이 도는 동안에는 말을 하지 않다가 모든 서브에이전트가 끝나야 응답한다. 제작자는 다중 에이전트 프레임워크가 이전에도 있었지만 프런티어 AI 기업이 직접 내놓은 것은 이번이 처음이라고 짚는다.

첫 실험은 큰 이미지 파일 하나를 공유하며 도시를 그리게 하는 것이었다. 시작부터 순탄치 않아 에이전트들이 초기 이미지를 다섯 번쯤 덮어썼다. 이들은 서로 읽고 덧붙일 수 있는 공유 텍스트 파일로만 소통할 수 있는데, 제작자 스스로도 조악한 방식이라고 인정하면서 데이터베이스를 쓰거나 항상 문맥에 들어가는 그룹 채팅을 주는 편이 나을 것이라고 말한다. 다만 이전 영상에서 에이전트들이 서로를 망상적인 환각으로 몰고 갔던 경험 때문에, 소통이 막혀 있는 편이 오히려 나을 수도 있다는 여지도 남긴다.

결과물은 사람들이 한 번에 한 픽셀씩 그리던 레딧의 r/place 실험과 자주 비교됐다. 실제로 이 실험은 r/place에서 영감을 받았는데, 차이가 뚜렷하다. r/place도 어수선했지만 무질서와 싸우며 일관된 질서가 반복해서 떠올랐던 반면, AI가 그린 도시에는 그런 질서가 잘 보이지 않는다. 중앙에서 계획을 세우고 규모도 작은 더 쉬운 과제였는데도 그랬다는 점에서, 제작자는 조악한 결과물이 예외가 아니라 AI의 기본값이라고 말한다.

이 지점에서 그는 생성형 AI 전반의 문제로 이야기를 넓힌다. 결과물이 눈에 띄게 혹은 미묘하게 나쁠 수 있고, 세부에 대한 주의와 마감이 부족하며, 일관성이 없고 스타일과 구조가 뒤섞인다. 문제는 이런 결과물이 대량으로 찍혀 나와 인터넷에 뿌려지고, 다시 언어 모델을 학습시키는 데이터셋 자체를 오염시킨다는 점이다. 그는 자신도 이런 결과물을 공개하지만 AI가 만든 것이라고 분명히 표시하고 범위를 한정한다고 밝힌다.

두 번째 실험은 정적 웹사이트 만들기였고 결과가 훨씬 좋았다. 이번에는 제작자가 준비에 훨씬 많이 개입했다. 깃 저장소를 제대로 만들고, 에이전트가 자기가 만든 웹 페이지를 볼 수 있도록 플레이라이트로 페이지를 렌더링해 스크린샷을 찍고 콘솔 출력과 오류를 찍어 주는 작은 스크립트를 만들게 했다. 에이전트끼리의 소통은 도움이 되지 않는다고 보고 아예 뺐다.

구조도 달라졌다. 서브에이전트 열 개에게 각각 자기 폴더 안에서 독창적인 페이지 묶음을 만들고, 그 페이지들을 스스로 검토하고 서로 연결하게 했다. 모두가 함께 손대야 하는 공유 자원은 모든 하위 사이트를 이어 주는 중앙 허브 페이지 하나뿐이었다. 각 에이전트의 작업이 자족적이고 서로 겹치지 않다 보니 앞선 실험에서 나타난 덮어쓰기와 충돌 문제가 크게 줄었고, 이 과제 자체가 에이전트들이 학습한 것과 잘 맞는 종류였다는 점도 한몫했다.

완성된 사이트에는 미로 풀이 알고리즘 두 개를 겨루게 한 페이지, 옆에 2차원 지도를 띄운 3차원 미로 같은 볼거리가 있었고 총비용은 17달러 남짓이었다. 동시에 상당수 시뮬레이션이 버벅이는 성능 문제가 있었고, 신경망 시뮬레이터는 활성화 함수가 빠진 듯해 복잡한 결정 경계를 학습하지 못하는 등 눈에 잘 띄지 않는 결함도 있었다. 제작자는 여기서 결함이 잘 보이는 이유가 결과물이 시각적이기 때문이며, 시각적이지 않은 코드에서는 같은 결함이 드러나지 않는다고 경고한다.

마지막 판단은 냉정하다. 이 과제라면 에이전트 한 개가 페이지를 차례로 만들어도 시간이 더 걸릴 뿐 못 할 일은 아니었다. 스웜이 단일 에이전트가 못 하던 일을 갑자기 해내는 전환점처럼 보이지는 않으며, 오히려 조심스럽게 지시하고 범위를 가두지 않으면 훨씬 파괴적이고 어수선해질 수 있다. 사람들이 의존하는 실제 코드베이스에 AI를 마음대로 풀어놓는 것은 권하지 않는다는 것, 그리고 AI가 쓴 코드는 사람이 읽고 시험해야 한다는 것이 그의 결론이다.

주요 인사이트

• 병렬 에이전트의 성패는 모델 성능보다 작업을 어떻게 쪼갰는지에 달려 있다. 공유 파일 하나를 여럿이 고치게 하면 서로의 결과를 덮어쓰고, 각자 폴더를 주고 연결점만 하나로 두면 같은 도구가 잘 작동한다.
• 에이전트에게 자기 결과를 볼 수 있는 수단을 만들어 준 것이 두 번째 실험의 결정적 차이였다. 스크린샷과 콘솔 오류라는 피드백 경로가 있어야 반복 개선이 성립한다.
• 에이전트끼리 자유롭게 대화하게 하는 것이 항상 이득은 아니다. 소통 경로가 넓을수록 서로의 잘못된 전제를 증폭시킬 수 있어, 격리가 오히려 품질을 지키는 선택이 되기도 한다.
• 결함이 눈에 보이는 과제에서만 품질 문제를 알아챌 수 있다는 지적은 중요하다. 그림이나 웹 페이지는 잘못되면 바로 보이지만, 업무 코드에서는 같은 수준의 조악함이 조용히 쌓인다.
• 17달러로 웹사이트 하나가 나온다는 사실은 비용이 더 이상 병목이 아님을 보여 준다. 병목은 결과물을 읽고 판단하는 사람의 검토 역량 쪽으로 옮겨 간다.

자주 묻는 질문

관련 AI 소식